O desafio de dados e inovação promovido pela Faculdade Getúlio Vargas (FGV), em parceria com a gestora Hashdex, anunciou os vencedores de seu Datathon.
No desafio online e as equipes tiveram 10 dias para desenvolver uma solução para um problema proposto pela organização.
Após completada as tarefas, os três grandes vencedores receberam prêmios em dinheiro. O primeiro colocado ganhou R$ 8 mil, o segundo, R$ 5 mil, e o terceiro R$ 2 mil.
O grande vencedor foi a FGV Crypto: “Estratégia de investimento não-direcional utilizando opções de criptoativos”
Baseados na ideia de que a alta volatilidade e falta de premissas sobre o potencial de upside e downside no retorno de criptomoedas repelem potenciais investidores, os alunos desenvolveram uma estratégia de investimento em cripto baseada em opções.
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Chamada “Gamma-Vanna-Charm Scalping”, a operação consiste na montagem de um Straddle. Trata-se da compra de uma call e de uma put com strikes os mais próximos possíveis do preço do ativo subjacente. O sistema gera perdas apenas se o ativo ficar “estacionado”, o que é raro no contexto de criptomoedas.
Os alunos concluem que a tática é factível de ser realizada na prática. Além disso, acreditam que ela tem potencial de solucionar o maior problema das criptomoedas, popularizando a exposição a esses ativos.
Stablecoin
Em 2º lugar ficou o trabalho WASD: “Dapps e stablecoins como renda passiva”. O estudo avaliou as diferenças entre o lending (empréstimo) de stablecoins em Dapps (aplicativos descentralizados) e a obtenção de renda passiva por meio de títulos tradicionais de renda fixa.
Para avaliar a eficácia da estratégia, os alunos utilizaram o modelo de precificação CAPM (Capital Asset Pricing Model). Ao mesmo tempo, usaram o modelo de otimização de carteira de investimentos de Markowitz com dados de stablecoins com alta liquidez.
A análise se baseou nos dois maiores Dapps de lending (AAVE e Compound). Assim, eles descobriram que combinações entre renda fixa tradicional e stablecoins podem maximizar o retorno esperado.
Criptomoedas
Por fim, em terceiro lugar ficou o trabalho: “Análise de sentimento baseada em posts no Twitter e sua interrelação com o preço de criptoativos”.
Para avaliar se métricas de sentimento estão relacionadas às flutuações de preços, os autores utilizaram a biblioteca Scweet. Eles obtiveram os tuítes que continham “Bitcoin” e “BTC”, entre junho de 2017 e junho de 2021.
Os cerca de 62,6 mil tuítes analisados foram avaliados em termos de: média diária dos sentimentos dos tweets; média diária ponderada por likes média; por número de comentários e por retuítes.
As correlações entre as variáveis de sentimento e o preço do BTC mostraram-se altas. Além disso, o teste de causalidade de Granger indicou que os indicadores de preço e volume do BTC possuem relação de bi-causalidade.
Dessa forma, os autores concluem que o mercado se comporta de forma majoritariamente emocional.
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